Return to search

Approches déterministes et bayésiennes pour un suivi robuste : application à l'asservissement visuel d'un drone

Pour qu'un système robotisé puisse accomplir de façon autonome des fonctions en apparence simples, telles que se localiser ou se positionner par rapport à son environnement, il doit avant tout percevoir cet environnement. La perception vi- suelle obtenue à l'aide d'une caméra constitue à cet égard une source d'information particulièrement riche, largement utilisée en robotique. Le travail présenté dans cette thèse concerne l'usage d'informations visuelles dans le contexte de la commande de mini-drones. En particulier deux types de tâches ont été considérées : une tâche de poursuite, dans laquelle un objet - une voiture - se déplace dans un environnement inconnu et l'on souhaite qu'un drone puisse suivre son mouvement, et une tâche de positionnement ou de navigation pour un drone évoluant dans un environnement structuré - intérieur de bâtiment - dans lequel le signal GPS n'est pas disponible. Dans les deux cas, nous avons proposé des approches complètes, depuis l'extrac- tion robuste d'informations visuelles jusqu'à la commande d'un drone à partir de ces informations. Des expériences mises en ÷uvre sur un mini-drone quadrirotor montrent la validité des approches proposées. Mots-clefs : Vision par ordinateur, asservissement visuel, commande de drone

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00589519
Date15 December 2010
CreatorsTeuliere, C.
PublisherUniversité Rennes 1
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

Page generated in 0.0021 seconds